协同训练支持向量机对遥感影像的分类研究

李广水; 宋丁全; 郑滔; 李杨; 苏继申

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协同训练支持向量机对遥感影像的分类研究

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协同训练可以提高半监督分类器的分类精度,而如何构建具有冗余特性的训练集是其关键所在.依据遥感影像的纹理特征,提出了基于纹理特征值及像素灰度值构建的两个训练集上协同训练支持向量机的算法CTSVMTRS.仿真实验比较了在不同训练集上CTSVMTRS的分类效果,在叠代训练过程中,两类数据集的所有过程的测试结果都存在的明显差异验证了提出的观念.

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来源
《计算机工程与应用》|2009年第29期|160-163|共4页
作者
李广水; 宋丁全; 郑滔; 李杨; 苏继申;
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作者单位

金陵科技学院,南京,211169;

南京林业大学森林资源与环境学院,南京,210037;

金陵科技学院,南京,211169;

南京大学软件学院,南京,210093;

南京林业大学森林资源与环境学院,南京,210037;

南京市园林科学研究所,南京,210037;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类自动推理、机器学习;
关键词
协同训练; 支持向量机; 遥感图像; 纹理分析; 机器学习;

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